Inteligencia Artificial

Si un ordenador cuántico pudiera procesar el estado y momento de cada partícula subatómica del cosmos, el pasado y el futuro dejarían de ser misterios para convertirse en ecuaciones resueltas. ‘DEVS’, la miniserie de Alex Garland, lleva la física cuántica y el determinismo hasta sus últimas consecuencias lógicas. Analizamos la ciencia real detrás del ordenador de Amaya, el choque entre De Broglie-Bohm y Hugh Everett, y por qué la serie plantea las preguntas más inquietantes sobre el destino de la computación.

Construir un modelo de Machine Learning en un notebook de Jupyter es fácil; mantenerlo vivo, preciso y monitorizado en producción con datos reales es donde mueren el 87% de los proyectos. Esta es la guía práctica de MLOps para ingenieros: los 4 pilares esenciales, las herramientas del stack moderno, y cómo transformar scripts aislados en pipelines industriales automatizados.

Tu agente de CrewAI tiene el mismo problema que tenían los servidores web en 2005: acepta input del usuario sin sanitizar. Prompt Injection es la vulnerabilidad #1 del OWASP GenAI Top 10 de 2026, y los ataques ya no son teóricos: en mayo de 2026, un agente comprometido exfiltró una base de datos PostgreSQL completa en menos de 2 minutos.

Tu modelo de IA alucina con los datos de tu empresa. ¿La solución es RAG, fine-tuning, o un prompt mejor? La respuesta correcta depende de una sola pregunta que casi nadie se hace. Después de implementar las cuatro técnicas en producción, he destilado el árbol de decisión que ojalá hubiera tenido al empezar.

RAG es la aspirina de la IA generativa: todo el mundo la receta, casi nadie entiende cómo funciona realmente, y cuando falla, el paciente sufre alucinaciones. Después de implementar RAG en producción con el Ops Copilot y desecharlo a favor de Tool Calling en el radar de obsolescencia, he catalogado los 7 errores que destruyen la precisión — y las soluciones que de verdad funcionan.

El 2 de agosto de 2026 entra en vigor la mayoría de las obligaciones del EU AI Act. La multa máxima: 35 millones de euros o el 7% de tu facturación global. Y la mayoría de artículos que explican esta regulación están escritos por abogados, para abogados. Este no. Este está escrito por un ingeniero que ya opera agentes de IA en producción, y traduce cada artículo del reglamento al lenguaje que de verdad entendemos: arquitecturas, pipelines y código.

Hoy, cada LLM tiene su propia forma de conectarse a tus bases de datos y herramientas. Es un caos de integraciones propietarias. MCP (Model Context Protocol) promete acabar con esto convirtiéndose en el ’enchufe universal’ de la IA. Analizamos si realmente es el futuro o solo otro estándar más que morirá en el intento.

Todo el mundo habla de lo que la IA puede hacer. Casi nadie habla de lo que la IA cuesta hacer. Después de más de 6 meses operando agentes autónomos en producción con Gemini, CrewAI y GitHub Actions, abro las cuentas y desgrano cada euro invertido — y cada sorpresa que encontré por el camino.

Transformando el Radar de Obsolescencia en un microservicio 24/7 orientado a eventos. Analizamos los vectores de entrada (Accuris vs. Emails), el enrutamiento HTTP no bloqueante y la notificación en Microsoft Teams.

Destruyendo el mito del ‘Chat con PDF’: Cómo orquestar a Gemini 2.5 mediante CrewAI para que delegue la responsabilidad matemática a una herramienta puramente relacional conectada a Supabase, logrando evaluar el impacto P&L de la obsolescencia con un 0% de alucinación.